Este documento presenta un enfoque novedoso para el análisis de sentimientos específicamente personalizado para predecir movimientos en el mercado de valores, evitando la necesidad de diccionarios externos que a menudo no están disponibles para muchos idiomas. Nuestra metodología analiza directamente datos textuales, con un enfoque particular en palabras de sentimiento específicas del contexto dentro de modelos de redes neuronales. Esta especificidad garantiza que nuestro análisis de sentimientos sea relevante y preciso en la identificación de tendencias en el mercado de valores. Empleamos técnicas de modelado matemático sofisticadas para mejorar tanto la precisión como la interpretabilidad de nuestros modelos. A través de un manejo meticuloso de datos y métodos avanzados de aprendizaje automático, aprovechamos grandes conjuntos de datos de Twitter y mercados financieros para examinar el impacto del sentimiento en las redes sociales en las tendencias financieras. Logramos una precisión que supera el 75%, destacando la eficacia de nuestro enfoque de modelado, que luego refinamos en un modelo de red neuronal convolucional. Este logro aporta valiosas ideas al análisis de sentimientos dentro del ámbito financiero, mejorando así la claridad general de las previsiones en este campo.